数字化运维方案优势
将运维脚本、操作、作业任务标准化管理,形成运维操作规范流程并将运维知识沉淀下来,内置多种自动化运维场景,包括标准的操作系统运维,数据库运维、网络运维、安全运维等运维操作中心,扩展灵活、开箱即用,覆盖数据中心运维场景,提供规划咨询、软件产品、建设方,运营支撑体系建设的佳实践,运维转型,用系统代替人力,并且基于平台智能技术,实现,数据化智能化运维,挖掘数据价值,辅助运营
数字化运维发展路径
集团不仅要给分子公司和责任,还要强调赋能。从强调管理体系的完整性到突出问题导向思维,从整体规划到迭代试错,从厂商主导卖产品到客户主导做服务。
毋庸讳言,如此巨大的变革给企业带来的和的冲击。企业数字化转型从推倒内外部“围墙”开始,改变经营模式,构建产业生态,到重新规划战略、愿景、价值等这些更聚焦的主题,再上升到“一切业务数字化,一切数字业务化”的整合规划。
所有企业大约都要经过这三个阶段的循序渐进,选择合适的推进路径,才能实现整体数字化转型的终目标。
数字化运维概念
智能运维(AIOps)的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来,AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及,AIOps这个名词的出现频率不断提升,大有不AIOps 就要落伍的感觉。
但是,真正想把 AIOps 的先进理念落实到运维体系中,产生实际有效的效果,并不是轻而易举的事。理想很丰满,现实很骨感。
究其原因,很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区,那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和,而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。
数字化运维架构的企业 PaaS 平台有待建立
大量企业在推进数字化转型过程中各自开发具有相同功能的 IT 应用,并且难以实现应用的自动扩展。开发或引入一个可以整合共同功能的 PaaS 平台成为推动企业数字化转型的关键步骤。
但由企业单独开发 PaaS 架构,会带来重复开发,并且各企业PaaS架构是碎片化的,成果也是参差不齐的。因此,企业数字化转型缺乏一个统一架构的 Paas 平台,以及由此带来的公共的、标准化、系统化的服务问题和面向每个领域的化服务问题
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